SciToolAgent：基于知识图谱的多工具集成科学智能体

科学研究日益依赖专业计算工具，但有效使用这些工具需要大量领域专业知识。虽然大语言模型（LLM）在工具自动化方面展现出潜力，但它们在无缝集成和协调多个工具以完成复杂科学工作流方面仍存在困难。

本文提出SciToolAgent，一种基于LLM的智能体，可自动化操作跨生物学、化学和材料科学的数百个科学工具。其核心采用科学工具知识图谱，通过基于图谱的检索增强生成实现智能工具选择与执行。该智能体还包含全面的安全检查模块，确保工具使用的负责任和符合伦理。

在精心策划的基准测试上的广泛评估表明，SciToolAgent显著优于现有方法。在蛋白质工程、化学反应性预测、化学合成和金属有机框架筛选等案例研究进一步证明了SciToolAgent自动化复杂科学工作流的能力，使专家和非专家都能使用先进的研究工具。

论文信息：21页，6张图表
研究领域：人工智能（cs.AI）、计算与语言（cs.CL）
DOI：10.48550/arXiv.2507.20280